grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 42.5, 80.0), ('Charlie', 40.0, 80.0)]这个结果表示，每个元组对应一个分组的结果，包含该分组的列名、平均年龄和平均最高分数。
agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于列的聚合操作。 首先建立例数据集: 采用agg()函数计算各个城市的求和与均值: 采用agg()函数针对不同的城市,使用不同的聚合函数: 二、逐列及多函...
print(df.groupby('Country').agg(num_agg)) 输出 Age min mean max Country America 250 250.000000 250 China 4321 4607.000000 5000 India 1234 3188.333333 4321 Japan 250 250.000000 250 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 num_agg = {'Age':['min', 'mean', 'max'], 'Income':['min', 'max']}...
1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集(以DataFrame的形式): 假设你想要按key1进行分组,并计算data1列的平均值,我们可以访问data1,并根据key1调用groupby: 变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已,然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算...
groupby分组函数: 基本操作 普通分组,单值分组 普通分组,多值分组 使用Series和字典作为分组 grouped的函数操作 更复杂的agg方法 pd.NamedAgg 对grouped里的元素进行遍历 通过循环,对value进行拼接。 在x,y轴上进行分组 使用groupby计算加权平均值 分组频率计数 ...
其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grouper 首先,我们从网上把数据下载下来,后面的操作都是基于这份数据的: importpandasaspd df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=True") ...
agg: 1、使用groupby按照某列(A)进行分组后,需要对另外一列采用不同的聚合方法: df.groupby('A')['B'].agg({'mean':np.mean,'std': np.std})Out[16]: std mean A a1.000002.000000b2.121325.500000c3.214554.333333 AI代码助手复制代码
groupby(['country'])['d'].agg( ['mean','std','min','max'])) print(ss_COB_2) ss_COB_2.to_csv('ss_COB_2.csv',encoding='utf_8_sig') # 输出csv,并防止中文乱码添加 utf_8_sig 结果 ''' mean std min max country 加拿大 51.789797 35.573409 4.668038 106.686364 墨西哥 -39.395716 ...
groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001C5C9571B80> print(list(gdf)) # 打印结果如下 [('F', year name gender height 0 1995 Lil F 168 2 1995 Clc F 159 3 1997 Aba F 160), ('M', year name gender height 1 1996 Bob M 180 4 2000 Joj M 175)] # 生成了一个由元组组成...
一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series...